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本文介绍了一种基于归纳有效性核心（MIVC）的最小割集计算方法，用于合成故障森林。通过将故障激活文字引入过渡系统，并利用 All MIVCs 算法生成最小割集，从而实现对安全属性的形式化分析与验证。文章还介绍了相关形式化背景、算法实现及其实例分析，并与其他现有方法进行了对比，展示了该方法的优势与潜力。

本文探讨了非确定性动态故障树的模块化处理方法与故障森林组合技术在安全分析中的应用。通过模块化方法有效解决了状态空间爆炸问题，显著提高了复杂故障树的处理效率；而故障森林的组合方法则基于系统架构逐层分析，全面枚举所有可能的故障因果路径。文章结合多个领域案例，展示了这两种技术的优势与实际效果，并展望了未来的研究方向。

本文针对传统动态故障树在备用资源管理方面的语义刚性问题，引入了非确定性动态故障树（NdDFT）模型，并提出一种模块化的恢复自动机合成方法。通过模块化技术，有效缓解了状态空间爆炸问题，提高了算法的可扩展性和实用性。实验结果表明，该方法在处理大规模故障树时能够显著减小状态空间、缩短计算时间并降低内存使用。

本文探讨了制药4.0中自动化质量保证与文档框架的应用，特别是在CAR-T细胞生产中的质量控制、信息收集与利用、以及自动生成的批次记录子模型。同时，文章分析了非确定性动态故障树的模块化方法在太空系统可靠性设计中的应用，介绍了其挑战、解决方案及未来研究方向。通过这些内容，展示了如何通过数字工具和模型工程提升制药生产效率与质量，以及提高复杂系统的可靠性与可维护性。

本文探讨了在制药行业向数字化转型的背景下，如何通过制药4.0实现自动化质量保证与文档框架。重点分析了先进治疗药物产品（ATMPs）生产中面临的挑战，并提出基于模型的可追溯性方法，结合数字可靠性标识（DDI）、保证案例、资产管理壳（AAS）等工具，以提高生产效率和质量，减少人为错误，并满足法规要求。

本博客介绍了一项关于自动驾驶代理在面对对抗攻击和软件故障时的安全性实验研究。实验分为清洁运行和攻击/故障注入两个阶段，评估了不同攻击类型（如HopSkipJump、BIM等）和故障模式对自动驾驶车辆性能的影响。结果显示，这些攻击和故障显著降低了车辆的可靠性，突显了在自动驾驶系统开发中考虑安全性与防御机制的重要性。

本文探讨了自动驾驶代理在对抗攻击和故障注入下的安全性问题，通过使用Adversarial Robustness Toolbox（ART）和PyTorchFI工具，在Learning by Cheating（LbC）模型与Carla模拟器的集成环境中进行了实验。研究结果表明，不同的逃避攻击（如Spatial Transformation、HopSkipJump、Basic Iterative Method和NewtonFool）以及神经元和权重扰动的故障注入会对自动驾驶代理的行为产生显著影响，导致碰撞或交通违

本研究聚焦于协作机器人系统的安全评估与自动驾驶代理的攻击注入实验。在协作机器人领域，通过模拟配置、问题搜索空间定义和处理框架，结合随机搜索、遗传算法和质量多样性算法等多种搜索启发式方法，对机械臂速度限制、碰撞风险等安全工件进行监测与分析，揭示了当前安全分析的不足并提出了改进建议。在自动驾驶领域，通过对训练代理注入对抗攻击和软件故障，验证了其对驾驶决策安全性的威胁，并强调了保护措施和广泛测试的重要性。研究进一步对比了相关方法，并展望了未来发展方向，旨在为系统安全性提升提供参考。

本文介绍了一种基于仿真、情景驱动的SASSI方法来评估协作机器人系统的安全性。该方法利用安全分析产生的工件，识别安全相关的情景组件，并通过配置空间搜索和覆盖率评估提高测试效率与质量。实验结果表明，不安全控制动作（UCA）通常是危险发生的重要先兆，而基于情景的启发式方法能够有效指导测试工作。相比传统方法，SASSI在降低测试成本的同时提升了系统安全评估的可靠性，为工业应用提供了高效解决方案。

本文介绍了一种结合机器学习的故障注入方法，用于自适应巡航控制（ACC）系统的安全评估。该方法基于SAHARA方法论，通过强化学习调整故障参数，使用CARLA和Simulink进行协同仿真，并生成可视化结果和轨迹数据以辅助危险分类。通过信号时态逻辑（STL）合约验证严重程度和可控性等级，最终确定ASIL安全等级。实验表明，该方法能够在约20分钟内完成端到端的安全评估流程，为汽车安全工程师提供高效的工具支持，但也存在计算成本高、搜索不确定性等挑战。

本文探讨了现代工业和交通领域的关键安全技术。在仓库环境中，分析了自动叉车与人员在盲角交互时的安全挑战，并比较了不同安全概念的优劣，重点介绍了利用基础设施传感器的SCB方法。在汽车系统方面，详细解析了基于机器学习和模拟辅助的SAHARA风险评估方法论，涵盖了场景选择、故障注入、强化学习、模拟可视化以及危害等级分类等关键步骤。文章旨在为提升仓库与汽车系统的安全性提供技术参考和实践指导。

本文探讨了仓库盲区中自动化叉车与人员安全交互的问题，分析了当前非视距物体检测技术的现状，并提出了基于基础设施协作式自主控制的解决方案。文章介绍了四种安全概念（SC0、SCA、SCB、SCC），并通过模拟评估了它们在安全性与效率方面的表现。最终提供了根据仓库实际条件选择合适安全概念的建议，以实现安全与效率的平衡。

本文探讨了机器学习在底盘控制和仓库安全交互中的应用与挑战。在底盘控制方面，重点分析了分类器能力评估和安全保障策略，并总结了相关经验教训。在仓库安全交互领域，讨论了盲角场景的定义、制动距离计算以及现有安全标准的局限性，提出了一种基于基础设施传感器的安全架构来提高自动化叉车与人类的交互安全性。文章还对两个领域的现状、挑战和未来发展方向进行了总结与展望。

本文探讨了在汽车底盘控制功能中应用机器学习（ML）时的安全保证方法。以某系统（TNR）为例，介绍了从领域分析、系统设计、验证和确认到保证案例构建的完整流程，并结合ISO 26262和ISO/PAS 21448标准扩展安全生命周期。重点分析了基于自适应广义学习向量量化（AGLVQ）算法的安全特性、其优势与局限性，并提出了应对策略。文章还讨论了性能指标、持续优化以及未来发展方向，旨在为实现安全可靠的ML系统提供参考。

本文探讨了软件产品线安全案例分析中的GSN_IA′算法及其在系统变更影响评估中的应用，并通过具体示例展示了其正确性和实用性。同时，文章分析了机器学习在汽车底盘控制功能中的安全保障，以轮胎噪声识别组件为例，提出了结合ISO标准和论证模式的安全保障方法，总结了机器学习范式在可解释性、鲁棒性和实时性能方面的优势与挑战。最后强调了安全保障的持续性与改进方向。

本文探讨了在软件产品线环境下对安全案例进行认证分析的方法，重点通过形式化提升变更影响评估（CIA）算法来确保分析的正确性。介绍了安全案例、GSN符号和软件产品线的基本概念，并基于Lean交互式定理证明器设计并验证了GSN-IA算法及其提升版本的正确性。同时讨论了如何将提升后的算法集成到现有模型管理工具中，并与相关工作进行了比较。研究为软件系统安全性提供了新的思路和方法。

本文探讨了软件产品线（SPLs）中安全案例维护的挑战与创新方法。通过系统文献综述，揭示了现有方法在准确性、更新支持、定量分析及变更场景处理方面的不足，并提出一种基于Lean交互式定理证明器的系统方法，将单产品的安全分析技术有效提升至整个产品线层面。文章重点介绍了认证基础设施的构建、CIA算法的提升实现及其正确性证明，并讨论了MMINT-A框架的扩展应用。该创新方法有望显著提高安全分析效率和准确性，降低维护成本，在安全关键系统开发中具有广泛的应用前景。

本文综述了当前安全案例维护领域的研究方法与主要成果，涵盖了手动搜索、自动搜索与滚雪球法等多种文献收集方式，并基于严格的纳入与排除标准筛选了大量出版物。研究重点分析了各类安全案例维护方法在变更影响检测、传播、定量评估及更新指导等方面的能力，揭示了现有方法在误报率高、定量分析支持不足、更新指导有限以及变更场景覆盖不全等方面的共性问题。最后，文章提出了未来研究的四个主要方向：提高自动化分析准确性、加强定量分析能力、完善更新指导机制以及拓展变更场景的覆盖范围，旨在为安全案例维护方法的发展提供参考。

本文探讨了系统安全领域中安全案例自动化生成与维护的现状、局限性及未来发展方向。文章分析了安全案例自动化生成的关键因素和改进措施，同时深入研究了当前安全案例维护存在的问题和挑战，包括变更影响分析的准确性、定量评估支持等。基于系统文献综述（SLR）的结果，总结了26种安全案例维护方法，并提出了未来的研究方向以提高自动化程度和维护效率。

本文探讨了安全案例自动化在保障系统安全中的重要作用，重点介绍了基于模型的架构分析（MBAA）和增强的目标结构化表示法（GSN）如何用于生成安全案例片段。通过整合MITRE的CAPEC威胁与NIST的安全控制措施，结合无人包裹递送无人机的案例研究，验证了该方法在识别漏洞、构建防御措施以及可视化安全论证方面的有效性。同时，文章还分析了关键技术点、操作流程、应用场景及未来发展趋势，为安全关键系统的安全保障提供了系统化的方法论支持。

本文探讨了车辆安全事件的风险评估方法及其安全保证案例的自动化生成。通过分析车辆架构，结合离线和在线阶段的风险评估流程，提出了基于增强GSN模式的安全保证案例片段自动生成方法，并介绍了其优势与挑战。

本文详细解析了车辆安全事件风险评估的离线与在线阶段。在离线阶段，通过损害识别、ECU评估、资产分类和构建资产依赖图，为后续在线实时评估提供基础支持。在线阶段则包括攻击路径识别、可行性分析、上下文感知的风险计算以及车辆反应机制。整个方法结合ISO/SAE标准，利用CIA模型和多参数加权评估，能够动态地应对车辆安全威胁并采取适当的补偿措施，保障车辆运行的安全性和可靠性。

本文探讨了自动驾驶系统中的安全评估与风险应对策略，包括多目标跟踪算法的参数优化、传感器攻击下的性能限制评估框架，以及基于 ISO/SAE 21434 的上下文感知风险评估方案。文章还分析了相关技术背景、系统模型假设、方案优势、应用前景及未来挑战，并提出了智能化评估、标准化建设和跨领域合作的发展方向，旨在提高自动驾驶系统的安全性与可靠性。

本文探讨了自主系统在Kubernetes（K8s）环境下的弹性设计与性能限制评估，重点分析了影响K8s系统弹性的关键因素以及极端值对系统风险的影响。同时，针对自主系统（如自动驾驶汽车）在传感器攻击下的安全问题，提出了基于STAMP/STPA的攻击场景识别方法，并结合传感器攻击模拟器评估系统在攻击下的性能限制。研究还参考了ISO 26262、ISO/PAS 21448（SOTIF）等标准，提出了安全设计建议，旨在提升自主系统的稳定性和抗攻击能力。

本文探讨了如何利用极值分析（EVA）进行弹性IT系统设计，重点介绍了其在软/硬实时网络物理系统（CPS）中的应用。文章详细解析了广义帕累托分布（GPD）的特性、极值检测指标（如峰度和偏度）、风险建模方法以及整体工作流程，并通过Kubernetes案例验证了该方法的有效性。同时，还讨论了冷备份扩展作为一种有效的风险缓解策略，以及维度设计与冷备份的优劣比较。最终，文章提出了未来的研究方向，包括更复杂的故障模型、动态调整策略及其他技术的结合。

本文探讨了航空系统中ACAS-Xu子系统的安全设计与认证方法，以及边缘计算系统中基于极值分析的弹性设计策略。重点分析了在航空系统中使用神经网络替代查找表（LUT）时的安全验证流程，以及如何通过形式化方法和混合控制器保障系统可靠性。同时，讨论了边缘计算环境下的资源管理挑战，并引入极值分析方法评估系统风险和可用性。以Kubernetes为例，展示了阈值峰值法（POT）在容器重启时间数据分析中的应用。文章总结了两类系统的关键设计考量，并展望了未来在技术创新与跨领域融合方面的潜力。

本文提出了一种基于混合机器学习的解决方案，旨在缩小ACAS Xu防撞系统的内存占用并实现安全认证。通过使用神经网络替代传统查找表（LUT），结合安全网机制，系统在保证安全性的前提下显著减少了内存需求。研究对比了多种神经网络架构，并利用形式验证技术识别潜在风险区域，确保系统行为正确性。此外，采用保证案例方法对系统进行认证，为航空领域的智能系统设计提供了可行方案。

本文探讨了人工智能/机器学习模型在交通标志识别任务中的不确定性估计方法，比较了模型内与模型外的不确定性估计技术，并分析了其在不同场景下的性能与适用性。研究基于单CNN和深度集成架构，评估了多种不确定性估计方法（包括校准技术和不确定性包装器UW），并提出了针对不同应用场景的不确定性估计建议。

本博文探讨了人工智能和机器学习模型的不确定性估计问题，重点比较了模型内与模型外估计方法。研究引入了“不确定性包装器”（UW）框架，作为一种可分离关注点、提供置信水平并考虑多种不确定性来源的方法。通过在交通标志识别任务中的实验，评估了UW在不同条件下的性能，并分析了其在安全关键系统中的优势。研究表明，UW不仅弥补了传统模型内估计的不足，还能结合语义因素和统计方法提供更可靠的不确定性估计。

本文介绍了一种名为 DeepCert 的方法，用于系统地验证深度神经网络分类器在自然环境扰动（如雾霾、对比度变化和模糊）下的上下文相关鲁棒性。通过两个案例研究——道路交通速度标志分类和 CIFAR-10 图像分类，展示了该方法的有效性，并比较了不同模型在各种扰动下的性能表现。研究结果表明，仅依赖无扰动条件下的准确率选择模型存在风险，而 DeepCert 能够提供更可靠的模型评估与选择依据，从而提升模型在实际应用中的稳定性和安全性。此外，文章还探讨了未来的研究方向，包括多模态数据融合的鲁棒性验证、动态环境下的

本文介绍了一种名为DeepCert的方法，用于验证深度神经网络（DNN）图像分类器在面对实际应用场景中的上下文相关扰动时的鲁棒性。该方法支持对雾霾、对比度变化和模糊等扰动进行形式化编码，并结合测试验证和形式验证技术，提供直观的反例生成与模型选择建议。通过实验评估和与其他工作的对比，证明了DeepCert在提升DNN安全性方面的有效性，并展望了其在未来自动驾驶、医疗诊断等安全关键领域的应用潜力。